JP6038094B2 - 船舶の推進性能予測装置及びその方法並びに船舶の運航支援システム - Google Patents

Description

本発明は、船舶の運航支援システムに係り、特に、推進性能予測装置及びその方法に関するものである。

船舶の運航支援においては、目的に応じたシステム（例えば、船性能評価、運航計画、運航診断、保守管理システム等）が存在し、それらをユーザが使い分けて、運航支援のある一部分について実用化している。現在、これらの個々のシステムを統合し、運航支援に関する全体ニーズを網羅した統合システムは未だ実用化されていない。また、気象予測をリアルタイムで反映させることは行われておらず、航路環境変化に対応した適切な運航支援が行えない状況にある。

上記のような課題に対し、例えば、特許文献１には、個別システムの統合と気象予測のリアルタイム更新に対応する船舶の運航支援システムが提案されている。
また、船舶の運航支援に関する技術として、例えば、特許文献２には、定刻運航と省エネ運航との両立を図る目的で、潮流速を予測考慮して対水船速を制御する船舶の運航システムが提案されている。

特開２００９−２８６２３０号公報 特開２００４−２５９１４号公報

船舶の運航支援において、経済性（燃費）を考慮にいれた燃費基準による航路計画の立案は重要である。信頼性の高い航路計画を立案するためには、実海域における船舶の推進性能を高い精度で予測することが必要となる。
特許文献２には、就航実績データとの相互リンクを併用することで対象船舶の実海域における実力性能の評価を高精度に行うことについて示唆されているが、その具体的な手段が開示されておらず、アイデアの開示に留まっている。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、実海域における船舶の推進性能の予測精度を向上させることのできる船舶の推進性能予測装置及びその方法並びに船舶の運航支援システムを提供することを目的とする。

本発明の第１態様は、対象船舶の推進系の物理モデルを用いて所望の運航条件に対する理論推進性能を演算する理論推進性能演算手段と、運航実績データから導出された平水補正項及び外乱補正項を格納する記憶手段と、前記記憶手段に格納された前記平水補正項及び前記外乱補正項を用いて、前記理論推進性能を補正する補正手段と、前記記憶手段に格納される前記平水補正項及び前記外乱補正項を前記運航実績データから導出する補正項導出手段とを備え、前記記憶手段において、前記外乱補正項は外乱条件と対応付けて格納されており、前記補正項導出手段は、平水条件下の運航実績データから平水時の推進性能を導出し、前記平水時の推進性能と平水条件下の前記理論推進性能との差分から平水補正項を導出する平水補正項導出手段と、複数の外乱条件の各々について、それぞれ外乱条件に対応する運航実績データと前記平水時の推進性能とを用いて、当該外乱条件に起因する外乱推進成分を算出し、当該外乱条件下の理論推進性能に含まれる理論外乱推進成分と前記外乱推進成分とから、当該外乱条件に対応する外乱補正項を演算する外乱補正項導出手段とを備える船舶の推進性能予測装置である。

本態様によれば、水槽試験等で得た物理モデルを用いて算出される理論推進性能を、実際の運航時に取得した運航実績データに基づいて導出された平水補正項及び外乱補正項を用いて補正する。この平水補正項及び外乱補正項は、理論推進性能を実航海で得られた運航実績データから得られる推進性能に一致させるための補正項とされている。したがって、このような補正項を用いて理論推進性能を補正することで、実際に近い推進性能を予測により得ることが可能となり、予測精度を向上させることが可能となる。
更に、平水補正項及び外乱補正項については、まずは、平水時における補正項が導出され、次いで、平水時における補正項を用いて外乱補正項が導出される。このように、平水時と外乱が生じている条件下とを分けて取り扱うことにより、信頼性の高い補正項を得ることができる。

上記船舶の推進性能予測装置において、前記外乱補正項導出手段は、所定の前記外乱条件における運航実績データを速度に応じて複数の区分に分割し、速度区分毎に、前記外乱補正項を導出してもよい。

このように、外乱補正項については、船速を複数の速度区分に分割し、速度区分毎に導出されるので、きめ細やかな補正が可能となり、更なる精度向上を図ることが可能となる。

上記船舶の推進性能予測装置は、運航実績データが随時蓄積される運航実績データベースを備え、前記補正項導出手段は、前記運航実績データベースに格納されている運航実績データを用いて、所定のタイミングで繰り返し前記平水補正項及び前記外乱補正項を導出し、前記記憶手段に格納されている前記平水補正項及び前記外乱補正項を更新することとしてもよい。

このように、運航実績データベースに逐次蓄積される運航実績データを用いて、所定のタイミング（例えば、定期的、航海計画の立案時毎等）で、平水補正項及び外乱補正項を導出し、記憶手段に格納されている平水補正項及び外乱補正項を更新するので、船舶の経年劣化などによる予測精度の乖離が大きくならずに、一定以上の予測精度を確保することが可能となる。

本発明の第２態様は、上記船舶の推進性能予測装置を備える船舶の運航支援システムである。

本発明の第３態様は、平水補正項及び各外乱条件における外乱補正項を運航実績データから導出する補正項導出工程と、対象船舶の推進系の物理モデルを用いて所望の運航条件に対する理論推進性能を演算する理論推進性能演算工程と、前記補正項導出工程において事前に導出された前記平水補正項及び前記外乱補正項を用いて、前記理論推進性能を補正する補正工程とを備え、前記補正項導出工程は、平水条件下の運航実績データから平水時の推進性能を導出し、前記平水時の推進性能と平水条件下の前記理論推進性能との差分から平水補正項を導出する平水補正項導出工程と、複数の外乱条件の各々について、それぞれ外乱条件に対応する運航実績データと前記平水時の推進性能とを用いて、当該外乱条件に起因する外乱推進成分を算出し、当該外乱条件下の理論推進性能に含まれる理論外乱推進成分と前記外乱推進成分とから、当該外乱条件に対応する外乱補正項を演算する外乱補正項導出工程とを有する船舶の推進性能予測方法である。

本発明によれば、実海域における船舶の推進性能の予測精度を向上させることができるという効果を奏する。

本発明の一実施形態に係る推進性能予測装置の概略構成を示したブロック図である。 本発明の一実施形態に係る推進性能予測装置の機能ブロック図である。 平水条件下における理論推進性能の一例を示した図である。 母集団データベースに格納されている運航実績データから得られる船速と馬力との関係の一例を示した図である。 本発明の一実施形態に係る平水用前処理部によって実行される処理について説明するための図である。 平水推進性能導出部によって導出される平水時における推進性能の一例を示した図である。

以下に、本発明の一実施形態に係る船舶の推進性能予測装置（以下、単に「推進性能予測装置」という）及びその方法について、図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態に係る推進性能予測装置の概略構成を示したブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る推進性能予測装置１０は、コンピュータシステム（計算機システム）であり、例えば、ＣＰＵ１１と、ＣＰＵ１１が実行するプログラム等を記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、各プログラム実行時のワーク領域として機能するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１４と、ネットワークに接続するための通信インターフェース１５と、キーボードやマウス等からなる入力部１６、及びデータを表示する液晶表示装置等からなる表示部１７等を備えている。これら各部は、バス１８を介して接続されている。

ＲＯＭ１２には、後述する各部を実現するためのプログラムが格納されており、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２からＲＡＭ１３にプログラムを読み出し、実行することにより種々の処理を実現させる。

図２は、推進性能予測装置１０の機能ブロック図である。図２に示されるように、推進性能予測装置１０は、理論推進性能演算部２０、補正部３０、補正項データベース（記憶手段）４０、補正項導出部５０を備えている。

理論推進性能演算部２０は、例えば、対象船舶の縮尺船を用いた水槽試験結果を分析して導出した船舶の推進系の物理モデルを用いて、さまざまな運航条件下における理論推進性能を演算する。理論推進性能は、船舶と推進出力との関係を示す情報であり、例えば、船速［ｋｎ］−馬力［ｋＷ］曲線、船速［ｋｎ］−消費電力曲線等で表される。なお、以下においては、説明の便宜上、推進性能として船速−馬力曲線を例示して説明する。
理論推進性能は、例えば、船舶の推進系の物理モデルに対して外乱条件、船速、運航状態（船舶姿勢等）等の運航条件に関する所定の入力情報を与えることにより算出される。

外乱条件とは、気象（風速等）、海象（潮流速度、海流、波高等）等の船舶の航行に影響を与える因子の条件をいう。物理モデルは、例えば、以下の（１）式で表される。以下の説明では、推進出力として馬力を用いることとしているがこの例に限られない。

Ｐ_ｃａｌ＝Ｐ_０＋ε_ｄ （１）

（１）式において、Ｐ_ｃａｌは所定の運航条件下における馬力［ｋＷ］、Ｐ_０は平水条件下における馬力［ｋＷ］、ε_ｄは理論外乱項、すなわち、所定の運航条件下において外乱因子の影響により発生する馬力［ｋＷ］であり、平水条件下においてはε_ｄ＝０となる。
図３に、平水条件下における理論推進性能の一例を示す。図３において、横軸は船速［ｋｎ］、縦軸は馬力［ｋＷ］である。

補正部５０は、補正項データベース４０に格納された平水補正項及び各外乱条件に対応付けられている外乱補正項を用いて、理論推進性能を補正する。
具体的には、以下の（２）式を用いて、理論推進性能を補正する。

Ｐ_ｃａｌ´＝Ｐ_ｃａｌ＋ΔＰ_０´＋Δε_ｄ´＝（Ｐ_０＋ΔＰ_０´）＋（ε_ｄ＋Δε_ｄ´） （２）

（２）式において、Ｐ_ｃａｌ´は所定の運航条件下における補正後の馬力［ｋＷ］、ΔＰ_０´は平水補正項、Δε_ｄ´は所定の外乱条件下における外乱補正項である。

ここで、補正項データベース４０に格納されている平水補正項及び各外乱条件に対応付けられる外乱補正項は、実海域における船舶の運航実績データから導出された補正項であり、後述する補正項導出部５０により事前に演算され、格納されている情報である。
このように、運航実績データから導出された平水補正項及び外乱補正項を用いて理論推進性能を補正するので、水槽試験結果を用いた物理モデルによる実海域における予測精度不足を補正項によって補うことができる。

補正項導出部５０は、運航実績データベース６０に格納された運航実績データから平水補正項及び外乱補正項を導出する。
運航実績データベース６０には、対象船舶の実航海における運航実績データが蓄積されている。運航実績データは、例えば、就航用データ、機関用データ等を含み、一例として、船舶の位置、海象、気象、速力、馬力、プロペラ回転数等のデータが時間（日時）情報に関連付けられて格納されている。これら運航実績データは、対象船舶の就航中においてリアルタイムでサンプリングされ、蓄積されたものである。また、気象、海象の情報については、船舶が検出する情報に代えて、これら気象、海象情報を配信する外部の情報センターなどから入手したデータを利用してもよい。

補正項導出部５０は、フィルタリング部５１、母集団データベース５２、平水補正項導出部５３、外乱補正項導出部５４を備えている。

フィルタリング部５１は、運航実績データベース６０に格納されている運航実績データの中から停泊中データおよび港周辺などの航行が安定していないときの運航実績データをフィルタリングにより排除する。これにより、補正項を求めるための母集団からノイズとなり得る運航実績データを排除することができ、補正項の算出精度を高めることができる。フィルタリング後の運航実績データは、母集団データベース５２に格納される。図４に、母集団データベース５２に格納されている運航実績データから得られる船速と馬力との関係の一例を示す。

平水補正項導出部５３は、平水用データ抽出部５３ａ、平水用前処理部５３ｂ、平水推進性能導出部５３ｃ、補正項導出部５３ｄを備えている。
平水用データ抽出部５３ａは、平水条件に合致する運航実績データ、換言すると、平水条件下で得られた運航実績データを母集団データベース５２から抽出し、平水用前処理部５３ｂに出力する。

平水用前処理部５３ｂは、平水用データ抽出部５３ａから入力された運航実績データの標準偏差を演算し、標準偏差が３σ以上乖離している運航実績データを外れ値として除外する。続いて、平水用前処理部５３ｂは、運航実績データを速度に応じて複数の速度区分に分割（Ｂｉｎ分割）する。このとき、速度を何分割するのか、あるいは、１速度区間の速度幅については、例えば、入力部１６（図１参照）から入力される前処理条件に従う。具体的には、平水用前処理部５３ｂは、図５に示すように、ｘ軸が速度、ｙ軸が馬力のｘｙ座標軸上に運航実績データによって特定される点をプロットし、両座標軸を入力部１６から入力された前処理条件（メッシュサイズ及び分割数（ｎ行ｋ列））に基づいて分割することで、メッシュ（Ｂｉｎ区分）を形成し、これらの情報を平水推進性能導出部５３ｃに出力する。

平水推進性能導出部５３ｃは、平水用前処理部５３ｂによる前処理後の運航実績データを用いて平水時における推進性能を導出する。例えば、平水推進性能導出部５３ｃは、速度区分毎に統計・近似手法を用いて、平水条件下における速度−馬力曲線を得る。具体的には、平水用前処理部５３ｂから入力されたメッシュにおける列毎（例えば、図５にハッチイングで示した短冊単位）、すなわち、速度区分毎に識別番号ｉ（ｉ＝１〜ｋ）を付与する。続いて、各速度区分において、当該速度区分に含まれるデータ（点）の船速の平均と馬力の平均とを演算し、その平均値で特定される点を当該速度区分の代表座標とする。ここで、ｉ＝１の代表座標は（ｘ１，ｙ１）と表記することができる。

これにより、全ての速度区分、すなわち、識別番号ｉ＝１〜ｋの速度区分について代表座標が１つずつ求められ、合計最大ｋ個の代表座標が得られる。なお、データが存在しない速度区分に関しては、代表点は存在しないままとされる。
続いて、各速度区分の代表座標を用いて近似を行う。例えば、隣り合う速度区分の代表座標同士を直線で結ぶことで近似することが可能である。このとき、隣り合う代表座標間の特性は、一次関数ｙ＝ａｘ＋ｂ（ｙ＝馬力，ｘ＝船速）で表される。これにより、例えば、ｋ個の代表座標がある場合、推進性能は、ｋ−１個の一次関数が接続された関数として表される。なお、代表座標が存在しない速度区分については、その速度区間に隣接する代表座標から補間することが可能である。

具体的には、ｉ，ｉ＋１の２点間を結ぶ一次関数の係数ａｉ，ｂｉは、以下の（３）式で表される行列式より求めることが可能であり、これをｉ＝１からｋに対して繰り返し行うことで、ｋ−１個の一次関数を求めることができる。

図６に、平水推進性能導出部５３ｃによって導出される平水時における推進性能の一例を示す。

補正項導出部５３ｄは、平水推進性能導出部５３ｃにおいて導出された平水時の推進性能と、理論推進性能演算部２０において得られた平水条件下における理論推進性能との差分から平水補正項を算出する。平水補正項ΔＰ_０´は、以下の（４）式で表される。

ΔＰ_０´＝Ｐ_０−Ｐ_０´ （４）

（４）式において、ΔＰ_０´は平水補正項、Ｐ_０は理論推進性能から得られる平水時の馬力［ｋＷ］、Ｐ_０´は平水推進性能導出部５３ｃによって導出された平水時における推進性能から得られる馬力［ｋＷ］である。ここで、ΔＰ_０´、Ｐ_０、Ｐ_０´は、所定の船速における馬力であってもよく、速度を変数として有する関数として表されてもよい。
このように、図６に示した船速−馬力曲線から図３に示した船速−馬力曲線を差し引いた値が平水補正項となる。

補正項導出部５３ｄによって算出された平水補正項ΔＰ_０´は補正項データベース４０に格納される。

外乱補正項導出部５４は、外乱用データ抽出部５４ａ、外乱用前処理部５４ｂ、補正項導出部５４ｃを備えている。
外乱用データ抽出部５４ａは、例えば、入力部１６（図１参照）から入力された所定の外乱条件に合致する運航実績データを母集団データベース５２から抽出し、外乱用前処理部５４ｂに出力する。

外乱用前処理部５４ｂは、外乱用データ抽出部５４ａから入力された運航実績データの標準偏差を演算し、標準偏差が３σ以上乖離している運航実績データを除外する。続いて、外乱用前処理部５４ｂは、上述の平水用前処理部５３ｂと同様に、図５に示すように、ｘ軸が速度、ｙ軸が馬力のｘｙ座標軸上に運航実績データによって特定される点をプロットし、両座標軸を入力部１６から入力された前処理条件（メッシュサイズ及び分割数（ｎ行ｋ列））に基づいて分割することで、メッシュを形成し、これらの情報を補正項導出部５４ｃに出力する。

補正項導出部５４ｃは、外乱用前処理部５４ｂから入力された前処理後の運航実績データ、平水推進性能導出部５３ｃによって導出された平水時の推進性能（図６参照）等を用いて、外乱補正項を算出する。

具体的には、補正項導出部５４ｃは、まず、メッシュにおける列毎（例えば、図５にハッチイングで示した短冊単位）、すなわち、速度区分毎に外乱項を演算する。ここで、上記（１）式における理論外乱項ε_ｄが、４つの外乱因子ε_１〜ε_４から構成されると考えると、運航実績データから得られる実海域での外乱項（外乱推進成分）は以下の（５）式で表される。

（５）式において、ｋはｉ＝ｋの速度区分であることを示し、ｊは各速度区分に属する各データの識別番号であり、例えば、ｉ＝ｋの速度区分におけるｍ番目のデータは、ｋ（ｊ＝ｍ）と表される。また、α、β、γ、ζは、外乱因子ε_１〜ε_４にそれぞれ対応する補正係数である。
例えば、ｉ＝ｋの速度区分の外乱項ε_ｄ（ｋ）´は、以下の（６）式で算出される。

ε_ｄ（ｋ，ｊ）´＝Ｐ（ｋ）´−Ｐ_０（ｋ）´ （６）

（７）式において、ｍはｉ＝ｋの速度区分に属するデータの総数であり、例えば、当該速度区分（ｉ＝ｋ）に２０個のデータが存在する場合、ｍ＝２０となり、右辺左側の行列は２０行４列の行列となる。補正項導出部５４ｃは、（７）式に対して、例えば、ムーア・ペンローズの疑似逆行列を用い、ノルム最小値をとるα（ｋ），β（ｋ），γ（ｋ），ζ（ｋ）の最適解を算出する。

ここで、（７）式において、α（ｋ），β（ｋ），γ（ｋ），ζ（ｋ）を求めるためには、ｉ＝ｋの速度区分における平水条件下の運航実績データＰ_０（ｋ）´も、同数（ｍ個）必要となる。これらのデータは、例えば、平水推進性能導出部５３ｃによって導出された平水時の推進性能（速度−馬力曲線）に対して、当該速度区分に属するｍ個のｘ値（船速）を与えることにより、ｍ個のｙ値（馬力）を得ればよい。
このようにして、修正係数α（ｋ），β（ｋ），γ（ｋ），ζ（ｋ）が求められると、続いて、補正項導出部５４ｃは、以下の（８）式により、ｉ＝ｋにおける速度区分の外乱補正項を算出する。

Δε_ｄ（ｋ）´＝ε_ｄ（ｋ，ｊ）´−ε_ｄ（ｋ，ｊ） （８）

ここで、ε_ｄ（ｋ，ｊ）は、以下の（９）式で表される通り、理論推進性能演算部２０において、物理モデルに当該外乱条件を入力したときに得られる理論外乱項のうち、ｉ＝ｋの速度区分に属する理論外乱項である。

このようにして、速度区分毎にデータ数ｍに応じた外乱補正項Δε_ｄ（ｉ，ｊ）´が得られると、これら外乱補正項は、各速度区分（ｉ＝１〜ｋ）及び外乱条件と関連付けられて補正項データベース４０に格納される。

そして、入力部１６から様々な外乱条件が入力されることにより、上述の手順に従って様々な外乱条件に応じた外乱補正項が速度区分毎に演算され、補正項データベース４０に蓄積されることとなる。

次に、上述した構成を備える推進性能予測装置１０による推進性能予測について説明する。
まず、対象船舶について、設定船速、外乱条件、運航状態が入力されると、理論推進性能演算部２０によって船舶の推進系の物理モデルによる理論推進性能（Ｐ_ｃａｌ）が演算され、演算結果が補正部３０に出力される。

補正部３０は、外乱条件及び設定船速に合致する平水補正項ΔＰ_０´及び外乱補正項Δε_ｄ´を補正項データベース４０から取得し、取得した平水補正項ΔＰ_０´及び外乱補正項Δε_ｄ´を用いて、下記（１０）式により、理論推進性能を補正する。

Ｐ_ｃａｌ´＝Ｐ_０＋ΔＰ_０´＋ε_ｄ＋Δε_ｄ´ （１０）

補正後の推進性能は、推進性能予測装置１０に接続される不図示の航路立案システム等に入力され、例えば、船舶の航路計画などに用いられる。

以上説明したように、本実施形態に係る推進性能予測装置１０及びその方法によれば、水槽試験等で得た物理モデルを用いて算出される理論推進性能を、実際の運航時に取得した運航実績データに基づいて導出された平水補正項及び外乱補正項を用いて補正するので、推進性能の予測精度を向上させることが可能となる。

また、本実施形態に係る推進性能予測装置及びその方法によれば、まずは、平水時における補正項を導出し、次いで、平水時における補正項を用いて外乱補正項を導出する。このように、平水時と外乱が生じている条件下とを分けて取り扱うことにより、信頼性の高い補正項を得ることができる。
更に、外乱補正項については、船速を複数の速度区分に分割し、速度区分毎に、より詳細には、更にデータ毎にそれぞれ導出されるので、きめ細やかな補正が可能となり、更なる精度向上を図ることが可能となる。

なお、本実施形態においては、運航実績データを複数の速度区分に分割し、速度区分毎に外乱補正項等を導出していたが、これに限定されず、例えば、外乱用データ抽出部５４ａによって抽出された運航実績データから当該外乱条件下における推進性能を導出し、当該外乱条件下における推進性能から平水時における推進性能を差し引いた特性を用いて外乱補正項を導出することとしてもよい。

また、本実施形態に係る推進性能予測装置１０において、運航実績データベース６０には、運航実績データが逐次蓄積される。したがって、補正項導出部５０は、所定のタイミング（例えば、定期的、航海計画の立案時毎等）で、運航実績データベース６０に蓄積されている運航実績データを用いて、平水補正項及び外乱補正項を導出し、補正項データベース４０に格納されている各種補正項を更新することとしてもよい。このように、平水補正項及び外乱補正項を随時更新することで、船舶の経年劣化などによる予測精度の乖離が大きくならずに、一定以上の推進性能の予測精度を確保することが可能となる。

また、本実施形態に係る推進性能予測装置は、船舶の運航支援システムに適用されて好適なものである。また、運航計画だけでなく、保守管理等の機能も統合し、運航支援に関する全てのニーズを網羅した統合システムに適用することも可能である。
上記のように、本実施形態に係る推進性能予測装置１０は、従来と比べて高い精度での推進能力予測を行うことができるため、この推進能力予測を航路計画の立案に反映させることで、信頼性の高い運航計画を立てることができる。例えば、馬力と消費電力とは相関関係があることから、実航海における消費電力などを高い精度で予測することができる。これにより、経済的な観点から適切な航海計画の立案を実現することが可能となる。

更に、補正項データベース４０における平水補正項及び外乱補正項が補正項導出部５０によって定期的に更新されることで、対象船舶の現在の状態を反映させた補正項を用いた補正を行うことが可能となる。これにより、長期にわたる精度補償をユーザに与えることができ、品質面で信頼性を獲得することが可能となる。

また、補正項データベース４０の更新の履歴を解析することにより、船舶の経年劣化など長期トレンドを把握することが可能となる。これにより、適切な補修時期を定めることが可能となり、保守点検の面においても寄与することが可能となる。

本発明は、上述の実施形態のみに限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々変形実施が可能である。

１０ 船舶の推進性能予測装置
２０ 理論推進性能演算部
３０ 補正部
４０ 補正項データベース
５０ 補正項導出部
５１ フィルタリング部
５２ 母集団データベース
５３ 平水補正項導出部
５３ａ 平水用データ抽出部
５３ｂ 平水用前処理部
５３ｃ 平水推進性能導出部
５３ｄ、５４ｃ 補正項導出部
５４ 外乱補正項導出部
５４ａ 外乱用データ抽出部
５４ｂ 外乱用前処理部
６０ 運航実績データベース

Claims (5)

1. 対象船舶の推進系の物理モデルを用いて所望の運航条件に対する理論推進性能を演算する理論推進性能演算手段と、
   運航実績データから導出された平水補正項及び外乱補正項を格納する記憶手段と、
   前記記憶手段に格納された前記平水補正項及び前記外乱補正項を用いて、前記理論推進性能を補正する補正手段と、
   前記記憶手段に格納される前記平水補正項及び前記外乱補正項を前記運航実績データから導出する補正項導出手段と
   を備え、
   前記記憶手段において、前記外乱補正項は外乱条件と対応付けて格納されており、
   前記補正項導出手段は、
   平水条件下の運航実績データから平水時の推進性能を導出し、前記平水時の推進性能と平水条件下の前記理論推進性能との差分から平水補正項を導出する平水補正項導出手段と、
   複数の外乱条件の各々について、それぞれ外乱条件に対応する運航実績データと前記平水時の推進性能とを用いて、当該外乱条件に起因する外乱推進成分を算出し、当該外乱条件下の理論推進性能に含まれる理論外乱推進成分と前記外乱推進成分とから、当該外乱条件に対応する外乱補正項を演算する外乱補正項導出手段と
   を備える船舶の推進性能予測装置。
2. 前記外乱補正項導出手段は、
   所定の前記外乱条件における運航実績データを速度に応じて複数の区分に分割し、速度区分毎に、前記外乱補正項を導出する請求項１に記載の船舶の推進性能予測装置。
3. 運航実績データが随時蓄積される運航実績データベースを備え、
   前記補正項導出手段は、前記運航実績データベースに格納されている運航実績データを用いて、所定のタイミングで繰り返し前記平水補正項及び前記外乱補正項を導出し、前記記憶手段に格納されている前記平水補正項及び前記外乱補正項を更新する請求項１または請求項２に記載の船舶の推進性能予測装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれかに記載の船舶の推進性能予測装置を備える船舶の運航支援システム。
5. 平水補正項及び各外乱条件における外乱補正項を運航実績データから導出する補正項導出工程と、
   対象船舶の推進系の物理モデルを用いて所望の運航条件に対する理論推進性能を演算する理論推進性能演算工程と、
   前記補正項導出工程において事前に導出された前記平水補正項及び前記外乱補正項を用いて、前記理論推進性能を補正する補正工程と
   を備え、
   前記補正項導出工程は、
   平水条件下の運航実績データから平水時の推進性能を導出し、前記平水時の推進性能と平水条件下の前記理論推進性能との差分から平水補正項を導出する平水補正項導出工程と、
   複数の外乱条件の各々について、それぞれ外乱条件に対応する運航実績データと前記平水時の推進性能とを用いて、当該外乱条件に起因する外乱推進成分を算出し、当該外乱条件下の理論推進性能に含まれる理論外乱推進成分と前記外乱推進成分とから、当該外乱条件に対応する外乱補正項を演算する外乱補正項導出工程と
   を有する船舶の推進性能予測方法。

Images